随着虚拟现实技术的发展,3D影像技术被广泛应用于影视、动画、虚拟展示等众多领域。但是,3D图像往往存在着取景拍摄成本高、制作周期长的问题。为了提高3D图像的制作效率、降低制作成本,国内外的研究人员提出了一些利用已有2D图像资源转换生成3D图像的方法。但是,对于树木这一在立体场景反复高频出现的对象而言,这些方法为树木构建立体信息的效果并不理想,无法完全符合树木的结构特点和自然规律,且立体层次不够丰富。此外,受探测设备的限制,可利用的真实场景的树木立体信息较为缺乏,精度较低。为了提高2D树木图像的利用率,使立体树木图像的构建方法更加适合树木的特点,本文提出了一种基于深度模板的立体树木图像构建方法。该方法可以根据应用场景为2D树木对象构建合理、丰富的深度假设信息,并由此构建出树木立体图像,最终将2D树木图像与新的立体背景进行合成并制作成新的红蓝立体图像。本文研究工作主要包括如下几个方面:(1)为了体现3D图像的树木结构特征,提升深度信息的立体层次感,本文在分析树木个体形态特征的基础上,提出了一种基于Lab颜色模型的树木结构区域划分方法。该方法利用Lab颜色模型中的像素色差将2D树木的树干区域和树冠区域相分离,并实现树木模型匹配和树冠区域的再分割。模型匹配和区域分割的结果作为深度信息构建的重要先验信息,保证了立体信息与树木结构的匹配度,从而提升立体信息的结构层次感。(2)为了使立体信息更好地体现树木的个体形态特征,本文提出了一种基于模板的树木深度构建方法。该方法通过深度梯度假设思想建立多种类型的深度模板,结合深度模板和树冠的区域信息为典型树木对象构建深度图,并通过基础深度梯度图组合和重建的方式为非典型树木个体进行深度初始化,不仅满足了各种不同形态树木的个性化需要,同时增加了深度假设方法的灵活性。(3)为了提升树木立体图像和场景融合的视觉感知效果,本文提出了一种基于单幅2D树木图像和背景深度信息的立体图像构建方法。该方法根据场景融合位置实施树木深度自适应调整,并在深度信息和单幅2D树木图像的基础上通过视差平移的方式构建树木立体图像,最终实现树木对象与立体背景场景的图像合成。该方法不仅能够保证3D树木图像的视差一致性,并且体现出树木与周围景物的位置关系,使得立体场景更为真实自然。(4)为了验证基于深度模板的立体树木图像构建方法的有效性,本文设计和实现了立体树木图像构建和编辑原型系统。在该系统中,用户可以完成立体树木图像的快速构建,然后通过交互可视化界面对图像效果进行实时反馈和调整,并可以将建立的3D树木图像融合到新的应用场景中。